大きくは外部ストレージサービス利用と、アプリケーションにバンドルしてしまう方式と2つにわかれます。バンドルはデータだけ更新ができないデメリットはありますが、お手軽です。Lambdaはレイヤーを使えば実行プログラムに対して後から追加とかできますが、容量制限が厳しめです。 オブジェクトストレージは比較的お手軽ですが、読み込みしたいライブラリがローカルのファイルシステム前提の場合は使えません。サーバーレスの方式によっては、一度ローカルのファイルシステムに書き出してから利用とかも可能ではありますが、Cloud Runでは8GB（ただし、おそらくtmpfsで書けば書くほどメモリを消費)、Lambdaでは500MBと容量に制限があります。 より巨大な学習済みデータを扱う場合はマネージドNFSサービス系のものを使うのが最終形でしょう。ファイルのサイズ制限もほぼ限界値ですし、ローカルファイルになるのでどん
distrolessは、Googleが提供している、本当に必要な依存のみが含まれているcontainer imageです。そこにはaptはおろかshellも含まれておらず、非常にサイズの小さいimageとなっています。余計なプログラムが含まれていないことは attack surfaceの縮小にも繋がり、コンテナのセキュリティについての事業を展開しているSysdig社が公開しているDockerfileのベストプラクティスとしてもdistroless imageを使うことが推奨されています。 Dockerfileのベストプラクティス Top 20 | Sysdig 軽量Dockerイメージに安易にAlpineを使うのはやめたほうがいいという話 - inductor’s blog また先日、inductorさんがこのようなブログ記事を書き話題になりました。この記事からdistroless ima
本文の内容は、2021年3月9日にÁlvaro Iradierが投稿したブログ(https://sysdig.com/blog/dockerfile-best-practices/)を元に日本語に翻訳・再構成した内容となっております。 Dockerfileのベストプラクティスのクイックセットをイメージビルドに適用することで、セキュリティ問題を防ぎ、コンテナ化されたアプリケーションを最適化する方法を学びます。 コンテナ化されたアプリケーションやマイクロサービスに精通している人なら、自分のサービスがマイクロサービスであることに気づいているかもしれません。しかし、脆弱性の検出、セキュリティ問題の調査、デプロイ後の報告や修正など、管理のオーバーヘッドがマクロな問題になっています。 このオーバーヘッドの多くは、セキュリティをシフトレフトし、開発ワークフローの中で可能な限り早く潜在的な問題に取り組むこ
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